Intelligente Systemen (B3IS) pagina 1 van 2 7 juli 2016
Hertoets Intelligente Systemen (B3IS)
• Het gebruik van boeken, aantekeningen, rekenmachines of andere bronnen is niet toegestaan.
• Elke vraag is 9 punten waard, dus je kunt 45 punten verdienen.
• Antwoord bondig! Ik trek punten af voor overbodige uitweidingen.
1. AI, Agenten
(a) Russell en Norvig verdelen definities van ‘kunstmatige intelligentie’ in vier categorie¨en: Kunstmatig intelligent zijn systemen die menselijk of rationeel, kunnen denken of handelen.
i. (2 punten) Geef een voorbeeld van een systeem dat rationeel denkt en een voorbeeld van een systeem dat rationeel handelt. Leg uit hoe ze rationeel denken danwel handelen.
ii. (2 punten) Beschrijf een verschil en een overeenkomst tussen deze twee typen systemen. Ver- klaar beide.
iii. (1 punt) Om welke van deze vier soorten AI draait het vak Intelligente Systemen? Verklaar je antwoord.
(b) (4 punten) Geef een PEAS-beschrijving van een robotstofzuiger.
2. Logica
(a) Sommige inferentie-algoritmen zijn gebaseerd op de resolutieregel.
i. (1 punt) Geef de resolutieregel. Je mag je beperken tot de propositielogische variant.
ii. (2 punten) Beargumenteer waarom de resolutieregel correct is (‘sound ’ in het Engels), dus waarom een conclusie die je ermee kunt trekken uit bepaalde premissen, ook inderdaad het logisch gevolg is van die premissen.
(b) (6 punten) Gebruik de resolutiemethode om vast te stellen of de volgende uitspraak waar is.
(P (a) ∧ Q(c)), ∀x(P (x) → R(x, a)) |= (∃yR(y, y) ∨ ¬∃zQ(z)).
Geef duidelijk antwoord (‘waar’ of ‘niet waar’), en leg ook uit welke stappen je onderneemt om tot je antwoord te komen, en hoe je antwoord volgt uit je methode.
3. Planning
(a) (1 punt) Als een state-space search algoritme een plan vindt, hoe ziet zo’n plan er dan uit?
(b) (1 punt) Noem een voordeel van een partial-order plan boven zo’n plan dat door een state-space search algoritme gevonden wordt.
(c) (3 punten) Een partial-order plan (POP) is het resultaat van een zoekproces in een andere gerichte graaf dan die van state-space search, namelijk een plan-space graaf. Wat zijn de knopen (‘nodes’) in deze graaf? Maak een onderscheid tussen (i) de eerste knoop (waar geen kanten (‘edges’) naartoe lopen), (ii) knopen waar kanten naartoe ´en vandaan lopen, en (iii) knopen waar alleen kanten naartoe lopen.
(d) We willen een schedule maken voor het uitvoeren van de activiteiten in een partial-order plan, waarbij elke activiteit een zekere hoeveelheid tijd kost.
i. (2 punten) (Kijk vast naar vraag ii.) Geef een concrete instantie van zo’n—uitsluitend temporeel—
roosteringsprobleem (een POP waarin de activiteiten een zekere duur hebben dus), bepaal hierin het kritieke pad, en leid de ‘earliest start’ en ‘latest start’ schedules af.
ii. (2 punten) Breid je probleeminstantie van vraag i uit met ´e´en of meerdere resources die door activiteiten gebruikt worden. Zorg ervoor dat deze instantie illustreert dat, wanneer er resources worden toegevoegd, het earliest start schedule van de kritieke pad methode ongeldig kan worden.
Intelligente Systemen (B3IS) pagina 2 van 2 7 juli 2016
4. Logisch leren
Stel dat we met het Version Space leeralgoritme een predicaat willen leren dat beschrijft of een object een rode bal is. We gebruiken het predicaat Object(x, y, z), waar x het formaat is (groot of klein), y de kleur (rood, wit of blauw) en z de vorm (bal, blok of kubus), en we willen dat dit predicaat waar is als een voorbeeld positief is, en onwaar als een voorbeeld negatief is. De voorbeelden zijn natuurlijk gelabeld als positief of negatief. Ons doelpredicaat is een atoom (dus geen complexe formule met connectieven), waarin eventuele variabelen universeel gekwantificeerd zijn. We kunnen dan generaliseren door in een predicaat een constante te vervangen door een variabele, en specialiseren door het omgekeerde te doen:
Priem(x) generaliseert Priem(17), en Student(ewoud) specialiseert Student(x).
(a) (2 punten) Noem twee andere manieren om een (complexe) predicaatlogische formule te generali- seren. (Nota bene: we gaan deze manieren hieronder niet gebruiken.)
(b) We initialiseren de set G in het Version Space leeralgoritme als het meest algemene predicaat, dus Ginit = {Object(x, y, z)}, en we initialiseren de set S als Sinit = {}. We geven het algoritme nu achtereenvolgens vier voorbeelden, waarna het algoritme zal zijn geconvergeerd, want dan geldt G = S = {. . .} (niet leeg). Het is handig om alvast te bedenken op welk predicaat het algoritme zal uitkomen. In dit geval bevatten zowel G als S op geen moment meer dan ´e´en atoom.
i. (1 punt) Het eerste voorbeeld is Object(klein, rood, bal). Moeten we dit labelen als positief of als negatief? Leg uit.
ii. (2 punten) Welke verzameling (G of S) wordt aangepast, en op welke manier, als gevolg van het verwerken van dit eerste voorbeeld? Verklaar je antwoord. Geef ook de resulterende verza- melingen G en S na deze eerste iteratie.
iii. (1 punt) Het tweede voorbeeld is Object(klein, blauw, bal). Leg uit of dit voorbeeld een false positive of false negative is, en voor welk element van G of S het dat is.
iv. (1 punt) Welke aanpassing(en) worden er gedaan in de verzamelingen G en/of S, als gevolg van het verwerken van dit tweede voorbeeld?
v. (2 punten) Na deze twee voorbeelden volgen nog twee voorbeelden, Object(groot, rood, bal) en Object(groot, rood, kubus). Beschrijf de aanpassingen die er in de verzamelingen G en/of S worden gedaan bij het verwerken van elk van deze voorbeelden. Geef de verzamelingen G en S na het verwerken van elk van de voorbeelden.
5. Prolog
(a) Geef voor elk van de volgende queries het antwoord dat Prolog geeft. Geef ook eventuele substituties als Prolog die doet. Verklaar elk antwoord.
i. (1 punt) ?- tomas = ’Tomas’.
ii. (1 punt) ?- Tomas = ’Tomas’.
iii. (1 punt) ?- 2 = ’2’.
iv. (1 punt) ?- 2 is 1+1.
v. (1 punt) ?- Twee = 1+1.
vi. (1 punt) ?- Twee is 1+1.
(b) (3 punten) Schrijf Prolog code die het predicaat sorted/1 definieert, zodat sorted(L) waar is als L een lijst is met gehele getallen die in oplopende volgorde staan.
Einde tentamenopgaven
